r - 有没有办法从 “marginal effects”对象获取 `glmer`

Question

我正在使用glmer估计随机效应logit模型，我想报告自变量的边际效应。对于glm模型，软件包mfx有助于计算边际效应。 glmer对象是否有任何包装或功能？
谢谢你的帮助。
下面给出一个可重现的示例

## mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
## as of 2020-08-24:
mydata <- read.csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
mydata$rank <- factor(mydata$rank) #creating ranks
id <- rep(1:ceiling(nrow(mydata)/2), times=c(2)) #creating ID variable
mydata <- cbind(mydata,data.frame(id,stringsAsFactors=FALSE)) 
set.seed(12345)
mydata$ran <- runif(nrow(mydata),0,1) #creating a random variable

library(lme4)
cfelr <- glmer(admit ~ (1 | id) + rank + gpa + ran + gre, data=mydata ,family = binomial)
summary(cfelr)

Answer 1

您可以使用ggeffects-package(package-vignettes中的示例)。因此，对于您的代码，它可能看起来像这样:

library(ggeffects)
# dat is a data frame with marginal effects
dat <- ggpredict(cfelr, term = "rank")
plot(dat)

或者，您可以使用Benjamin描述的那样，您可以使用 sjPlot-package，将 plot_model()函数与绘图类型 "pred"一起使用(这只是将ggeffects包包装为边际效应图):

library(sjPlot)
plot_model(cfelr, type = "pred", term = "rank")